学习机器学习也有不短的时间了，从开始的不断踩坑、爬坑，到现在已经做了一些业务场景的应用和落地，虽然小有收获，但是学无止境，尤其是在机器学习、深度学习这种领域。不过，这些时间的学习和实践，学习相关心得和经验倒是积累了不少，为了避免对这方面感兴趣的初学者少走弯路，也为了使自己能更加深入对知识点的理解，所以尝试把自己学到的通过简单易懂的言语表述出来。这是对于自己也是一个新的尝试，更是一个挑战，由于能力所限，文中可能会有不准确之处，还望指正。
今天先来个引言，简单介绍下人工智能、机器学习、深度学这三者之间的关系，以后每周更新，还请多多支持。
近几年来，人工智能（AI）一直都是各大媒体的热点话题，机器学习、深度学习和人工智能都频繁的出现在各种文章中。就算是在平时和朋友的聊天中，也经常会聊到AI的话题。然而，除了AI的热度，究竟什么是人工智能、机器学习、深度学习？这三者之间又有什么关系呢？却鲜有人能分的清楚。因此，在开始正式的学习之前，咱们先来个科普，说下这个话题。
人工智能
人工智能诞生于二十世纪五十年代，当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问：计算机是否能够“思考”？我们今天仍在探索这一问题的答案。人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。早期的人工智能被称为符号主义人工智能，主要通过编写足够多的明确规则来进行程序处理，以期达到与人类相当的人工智能。
所以，现在好多运用规则来实现自动化的任务，虽然被很多人认为是假的人工智能，但是，这确实是实实在在的人工智能，只不过是属于早期的符号主义人工智能。
机器学习
机器学习是实现人工智能的一种新的方法。机器学习的概念最早来自于人工智能先驱阿兰·图灵的一个问题：对于计算机而言，除了“我们命令它做的任何事情”之外，它能否自我学习执行特定任务的方法？计算机能否让我们大吃一惊？如果没有程序员精心编写的数据处理规则，计算机能否通过观察数据自动学会这些规则？
图灵的这个问题引出了一种新的编程范式-机器学习。在符号主义人工智能的范式中，人们输入的是规则和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案。利用机器学习，人们输入的是数据和从这些数据中预期得到的答案，系统输出的是规则。这些规则随后可以应用于新的数据，并使计算机自主生成答案。机器学习系统是训练出来的，而不是明确用程序写出来的。
深度学习
深度学习是机器学习的一个分支领域：它是从数据中学习表示的一种新方法，强调从连续的层（layer）中进行学习，这些层对应于越来越有意义的表示。“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解，而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含的层数，成为模型的深度（depth）。
在深度学习中，这些分层表示几乎总是通过叫做神经网络（neural network）的模型来学习得到的。神经网络的结构是逐层堆叠。神经网络这一术语来自于神经生物学，然而，虽然深度学习的一些核心概念是从人们对大脑的理解中汲取部分灵感而形成的，但深度学习模型不是大脑模型，深度学习是从数据中学习表示的一种数学框架。正是由于这种深层次的网络结构，使深度学习拥有了更高的“智慧”。
介绍完了人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系，再来说说面对汹涌而来的AI热潮，我们应该如何面对呢？
正如任何事物都存在两面性一样，在如今的AI热潮中，对于AI的未来也一直存在两种截然相反的观点。一种观点认为，AI只是概念的炒作，就像二十世纪五六十年代一样，必将走向衰败。而另外一种观点认为，未来人的工作将十分稀少，大部分经济活动都由机器人或人工智能体来完成，机器人将像人类一样拥有思考和学习的能力，人类的工作终将被机器人取代。
首先，个人认为，目前的机器学习绝对不会像五六十年代的第一代人工智能一样，惨淡收场。因为数学理论的创新，技术的进步为机器学习打下了良好的基础：
1、数学理论的发展为机器学习算法的实现铺平了道路。
2、大数据时代存储的的海量数据为机器学习的训练提供了大量的粮草。
3、计算设备计算能力的发展，为机器学习的应用实现提供了可能。
下面，就列举一些目前机器学习实际应用的场景和案例：
- 电商网站的产品推荐系统
- 通过语音识别可以人机对话的语音聊天机器人
- 自然语言处理方面的文字在线智能客服机器人
- 基于互联网交通信息建立算法模型，精准预测各关键路段在某个时段的通行时间，实现对交通状态波动起伏的预判，助力社会智慧出行和城市交通智能管控系统
- 通过图像识别进行视觉计算辅助进行布匹的良品检验
- 通过预测未来的旅客吞吐量，并据此提前调配安防、安检、突发事件应急、值机、行李追踪等机场服务方面的人力物力
- 制药过程中，通过AI技术替代人工方式对工艺参数的调整
除此之外，还有很多多，由此可以看出，机器学习无论对我们的生活还是工业的发展都带了质的变化，是实实在在在改变这我们的生活和工作方式。那么，从下节开始，我们正式开启深度学习的学习之旅。
备注：
写作过程中当然也参考了不少的资料，在此提前列出。如果有涉及侵权的地方，还望立即联系。
1.《深度学习》
2.《Python深度学习》
3.《床长人工智能教程》
4.《统计学习方法》
5.《机器学习》